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# Amazon Augmented AI Funktionen

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## Modelltraining & -optimierung - Active Learning Tools (5)

Modellieren der Trainingseffizienz

Ermöglicht die intelligente Auswahl von Daten für die Annotation, um die Gesamtschulungszeit und -kosten zu reduzieren.

Automatisiertes erneutes Trainieren von Modellen

Ermöglicht das automatische erneute Training von Modellen mit neu annotierten Daten zur kontinuierlichen Verbesserung.

Implementierung eines aktiven Lernprozesses

Erleichtert die Einrichtung eines aktiven Lernprozesses, der auf bestimmte KI-Projekte zugeschnitten ist.

Erstellung einer iterativen Trainingsschleife

Ermöglicht es Benutzern, eine Feedbackschleife zwischen der Datenannotation und dem Modelltraining einzurichten.

Erkennung von Grenzfällen

Bietet die Möglichkeit, Grenzfälle zu identifizieren und zu beheben, um die Robustheit des Modells zu verbessern.

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## Datenmanagement & Annotation - Tools für aktives Lernen (5)

Intelligente Daten-Triage

Ermöglicht eine effiziente Sichtung von Trainingsdaten, um zu ermitteln, welche Datenpunkte als nächstes beschriftet werden sollten.

Verbesserung des Datenbeschriftungs-Workflows

Optimiert den Datenkennzeichnungsprozess mit Tools, die auf Effizienz und Genauigkeit ausgelegt sind.

Fehler- und Ausreißeridentifikation

Automatisiert die Erkennung von Anomalien und Ausreißern in den Trainingsdaten zur Korrektur.

Optimierung der Datenauswahl

Bietet Werkzeuge zur Optimierung der Auswahl von Daten für die Beschriftung basierend auf der Modellunsicherheit.

Umsetzbare Erkenntnisse für die Datenqualität

Bietet umsetzbare Einblicke in die Datenqualität und ermöglicht gezielte Verbesserungen bei der Datenkennzeichnung.

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## Modellleistung und -analyse - Aktive Lernwerkzeuge (5)

Einblicke in die Modellleistung

Liefert detaillierte Einblicke in Faktoren, die sich auf die Modellleistung auswirken, und schlägt Verbesserungen vor.

Kostengünstige Modellverbesserung

Ermöglicht die Modellverbesserung zu den geringstmöglichen Kosten, indem es sich auf die wirkungsvollsten Daten konzentriert.

Edge-Case-Integration

Integriert die Behandlung von Grenzfällen in die Modelltrainingsschleife zur kontinuierlichen Leistungssteigerung.

Feinabstimmung der Modellgenauigkeit

Bietet die Möglichkeit, Modelle für eine höhere Genauigkeit und Spezialisierung für Nischenanwendungsfälle zu optimieren.

Analyse von Beschriftungsausreißern

Bietet erweiterte Tools zur Analyse von Beschriftungsausreißern und -fehlern, um das weitere Modelltraining zu unterstützen.

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## Top-bewertete Alternativen

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SuperAnnotate

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Roboflow

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Aquarium

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Aquarium

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Deepchecks

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Roboflow

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